8月30－31日，由中国高科技行业门户OFweek维科网和高科会主办的“OFweek2018中国（上海）人工智能展览会暨OFweek（第二届）人工智能产业大会”在上海成功举办。
在31日“OFweek2018人工智能产业大会”AI医疗论坛上，国际医学与生物工程院院士／IEEE FELLOW／香港城市大学生物医学工程讲座教授张元亭为现场观众带来“人机智能融合在医疗健康领域的应用和挑战”的主题演讲，提出健康工程的医疗理念就是通过融合工程、科学、医学三方面解决重大疾病，达到早期预防，早期预警，早期干预，早期康复的目的。
国际医学与生物工程院院士／IEEE FELLOW／香港城市大学生物医学工程讲座教授 张元亭
人机融合的AI医疗理念
人工智能概念本身不仅包含了机器智能，也需要研究人本身的智能，也就是把人的智慧和机器的智能融合起来，在这两者做足研究之后，才能实现真正的人机融合，才能解决健康医疗方面的问题。
在张院士认为“人机融合是未来健康工程的主要研究方向之一。”不论是国内还是国际上，心血管疾病是当前最主要杀手。根据WTO的报告，在未来十几年二十几年，心脑血管疾病的发生率还会继续增加。
AI智能发展很快，AI的工程应用也不少，其基础研究做的也不错，但从全世界的角度来看，疾病却一直没有出现下降的情况，张院士表示，出现这种问题的原因是因为现在AI技术工程都重在基础研究，把重心都放在了疾病的后期。未来的AI医疗发展趋势，首先要面对的就是解决疾病的下降需求，面对这个问题，就需要从预防为首，从早期预测入手，从早期干预入手。
在他看来，健康工程的需求非常简单，面对最明显的老龄化即老年痴呆疾病，需要思考人的知能逐渐退化的过程中，怎么样能够有效通过人机融合解决人的智能方面的问题。人类老龄化，中国对AI医疗方面的科学发展高度重视。习主席多次强调，将人民健康问题提到国家的战略地位上，国家并且颁布了《健康中国2030规划纲要》，强调了早期诊断、早期预防、早期治疗的健康医疗理念。
最近美国的国家科研院也发表了关于AI医疗的整体战略规划，未来一百多年，21世纪的重大14大挑战之一是健康信息学，规划中提到一个很重要的融合理念——把现代医学转化成现代新医学，意思就是把互联网人工智能及信息影像／信息传感进行融合交互，以此来解决重大疾病。
人机智能融合在医疗健康领域的应用
基于人机融合理念基础上，张院士表示人机融合的AI医疗领域主要体现在几点应用上。
第一个应用是健康档案的挖掘：全球人口众多，健康档案挖掘的数据是很庞大的，因此机器自动记录几项重要数据做出智能诊断是很有必要的。
第二个应用是自动阅读生物医学影像：这个是非常关键非常重要的应用，目前成功案例很多，自动阅读生物医学影像，能够实现高分率的成像过程，应用人工智能速度快，存储量大，记忆高等特点，可以帮助临床医生诊断，提升患者就诊体验。
第三个应用是微创手术、微创机器人：目前达芬奇医疗机器人还不够完善，未来的医疗机器人在研发上会复杂得多。
第四个应用是提高临床工作质量与效率：因为人工智能很重要的一个特点，是速度快、存储量大、记忆高，这个可以帮助临床医生提高工作效率。
第五个应用是提升患者的就诊体验：比如现在吃饭刷脸、开车刷脸，那么将来看医生也可以刷脸。
第六个应用是个性化治疗方案：有些医院已经使用医疗诊断系统，此系统可以帮助医生做出一个初步的建议。
第七个应用是药物管理：药物管理也是一个很重要的应用。
第八个应用是医疗咨询和服务机器人：达芬奇是手术机器人，目前市场比较稀缺的是家庭的服务机器人。
第九个应用是新药研发和生物标记物的检测：血液检测当中的标记物是很重要的一点。
人机智能融合在医疗健康领域的挑战
目前人工智能遇到的问题挑战，也是AI的特点，即大数据，大计算量，快速计算量等等。
第一个挑战是算法、理论基础和数据分析：这是其中最大挑战，目前人工智能正处于深度学习阶段，但因为需要的数据量过大，在部分疾病上还无法获得相关数据，所以人工智能在医学上还未达到如AlphaGo一样的大数据精度下，张院士提出从小数据更加智能的方法融合人的智慧，融合机理，来攻克不需要大数据也能做精做预算的观点。
第二个挑战是可穿戴式：人工智能有个很重要的疑问是怎么样获取信息？在医疗信息当中，最理想的状况是生物标记物，医学影像、生理参数、生化参数全都可以被自己自动获取，不用去医院。
第三个挑战是多模医学影像的融合：医学影像有解剖，有功能，还有一些其他不同参数，在要求分辨率很高的情况下，只能依靠计算机来用功能的方式把这三个录像叠加到一块，实现一个三维的模拟。
最后两个挑战是感情和伦理：当AI医疗机器人造出来以后，在与人类长相相似情况下，人们如何和他相处？如何解决他的关系？如何去热爱机器人？
最后，张院士表示到：“未来十几二十几年间，人类的寿命将会通过人工智能延长。最需要做的就是将AI、传感和影像等等融合在一起，这个产业的发展是很有前景的。”
